ANÁLISIS DEL PERFIL DE CARGA ELÉCTRICA POR ESTRATO EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLA
ANALYSIS OF THE ELECTRIC CHARGE PROFILE BY SOCIAL CLASS IN THE CITY OF BARRANQUILLA
Autor
Estrada Ocampo, María Camila
Medrano Ahumada, Daniel Enrique
Quintero González, Vanessa Paola
Fecha
2018-11-30Resumen
Actualmente, la curva de consumo nacional de carga eléctrica está marcada por la tendencia dedemanda horaria.Si se logra trasladar la demanda de las horas pico a zonas de consumo menor, se debilitaría la curva, de manera que el despacho se comporte aproximadamente constante.Esto se lograría mediante la implementación de precios dinámicos, precisando lacaracterización de la influenciada curva local por el clima de la ciudad.El presente proyecto, tiene como objetivo la construcción de perfiles de consumo de los estratos 2, 4 y 6. Inicialmente, se diseñó una encuesta con el fin de captar información sobre las horas de utilización de los electrodomésticos y su porcentaje de uso. Seguidamente, se determinó la distribución que mejor se ajustara al comportamiento de los datos, permitiendo la obtención de los parámetros y la creación de los perfiles de carga.Con el fin de verificar que los datos efectivamente se encontraran dentro del rango de los intervalos de confianza y afirmar que pueden explicar el consumo real, se crearon números aleatoriosque siguieran las distribuciónes determinadas. Además, se utilizó un código cluster de k-medias, cuya salida determina cuántos grupos de comportamiento similar estaban presentes en cada estrato.Como resultado de dichos análisis, se encontró para todos los estratos, un alto consumo en las franjas horarias entre 5-7am y 11-12pm. De lo anterior, se puede pensar que los intervalos de tiempo de mayor consumo corresponden a momentos del día donde los habitantes se encuentran en el hogar. Adicionalmente, se encontró que el consumo en los estratos 2 y 4 presentan un sesgo a la derecha y se ajustan a una distribución lognormal, mientras que el estrato 6 se ajustó a una distribución normal, cumpliendo la prueba de bondad de ajuste Kolmogorov-Smirnov. Finalmente, elanálisis de cluster de k-medias, refleja que las muestras se ubican en 2 conglomerados, evidenciando que dentro de los estratos se presentan dos patrones de consumo diferentes. Currently, the national consumption curve of the electric charge is marked by the trend of hourly demand. If the demand for the rush hours is transferred to areas of lower consumption, the curve would be weakened, so that the dispatch behaves approximately constant. This could be achieved through the implementation of dynamic prices, specifying the characterization of the influenced local curve by the weather of the city. The objective of this project is to construct consumption profiles for social classes 2, 4 and 6. Initially, a survey was designed in order to gather information on the hours in which householdappliances are used and its percentage of use. Next, the distribution that best fits the behavior of the data was determined, allowing the obtaining of the parameters and the creation of load profiles. In order to verify through a simulation that the data were effectively within the range of the simulated confidence intervals and to say that they can explain the real consumption, random numbers following the previously determined distribution were created with the help of the parameters. In addition, a k-means cluster code was developed, whose output determines how many behavior groups of similar consumption were present in each social class. As a result of these analyzes, a high consumption in the time slots between 5-7am and 11-12pm was found for all social classes. From the above, it can be thought that the intervals of time of greatest consumption correspond to times of the day where the people who live in the houses are present. Additionally, it was found that consumption in social classes 2 and 4 presented a bias to the right and adjusted to a lognormal distribution, while class 6 is adjusted to a normal distribution, fulfilling the Kolmogorov-Smirnov test. Finally, the cluster analysis of k-means, reflects that the samples are located in 2 clusters, evidencing that within the social classes two different consumption patterns are presented